项目简介：本项目通过使用 SpringBoot + Vue 框架进行网站前后端搭建，通过知识图谱，针对用户的问题进行实体提取（AC算法和词向量）和意图识别（TF-IDF模型，bert模型）等一系列操作，在图数据库中将问题的答案检索返回并通过可视化
展示，从而实现网站的问诊功能，通过DLCF模型将用户输入的问题进行结巴分词，通过调用预训练tokenizer和预训练DLCA模型，将分词内容依次传入到模型当中，最终输出softmax分类结果，并取其最大概率返回到前端进行前端可视化展示，从而实现分诊功能。
主要职责：负责整个项目后端的实现，以及分诊功能的代码实现，提出一种DLCA模型，通过使用该模型采用双通道机制，两个通道分别用于同时接收词级和字级嵌入，同时将这两个序列分别输入到LSTM模型中分别进行字特征向量和词特征向量提取，并利用CNN的结构提取文本的局部特征，然后通过注意力机制获取到关键特征，从而对科室进行分类。